基本信息:
- 专利标题： 碳排放预测分布式模型训练方法、相关方法及装置
- 申请号：CN202310675971.5 申请日：2023-06-08
- 公开(公告)号：CN116451872A 公开(公告)日：2023-07-18
- 发明人： 刘文思 , 宣东海 , 李强 , 郝艳亚 , 余晗 , 何东 , 严家祥 , 张澄心
- 申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
- 申请人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号科研楼710室; ; ;
- 专利权人： 北京中电普华信息技术有限公司,国家电网有限公司大数据中心,国网信息通信产业集团有限公司,国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
- 当前专利权人： 北京中电普华信息技术有限公司,国家电网有限公司大数据中心,国网信息通信产业集团有限公司,国网浙江省电力有限公司信息通信分公司,国网能源研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 100192 北京市海淀区清河小营东路15号科研楼710室
- 代理机构： 北京集佳知识产权代理有限公司
- 代理人： 张静
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/26 ; G06N3/045 ; G06N3/098
摘要：
本发明提供一种碳排放预测分布式模型训练方法、相关方法及装置，涉及碳排放预测技术领域，该模型训练方法包括：用户侧设备依次使用训练数据集中的各训练数据子集训练初始模型，直至已被使用的训练数据子集的个数达预设个数；使用一个训练数据子集训练模型过程为迭代过程，该迭代过程包括：用户侧设备将使用训练数据子集进行模型训练得到的初始模型参数数据发送给云端设备；云端设备依据接收到多个用户侧设备发送的初始模型参数数据，生成模型参数修正数据，并将该模型参数修正数据发送给各个用户侧设备；用户侧设备根据该模型参数修正数据进行模型参数修正。如此，以兼顾用户的园区碳排放预测用数据的安全性和园区碳排放预测分布式模型的准确性。
公开/授权文献:
- CN116451872B 碳排放预测分布式模型训练方法、相关方法及装置 公开/授权日：2023-09-01